針對機載外輻射源雷達傳統(tǒng)微弱目標(biāo)檢測方法運算量大、機動目標(biāo)探測能力下降的問題,提出了機載外輻射源雷達微弱機動目標(biāo)檢測新方法.該方法首先對均勻分段、匹配濾波后的兩通道信號進行參考信號多普勒補償,并結(jié)合DPCA（Displaced Phase Center Antenna）技術(shù)實現(xiàn)雜波對消;然后采用Keystone變換校正徑向速度引起的距離走動;最后應(yīng)用匹配補償函數(shù)解決徑向加速度導(dǎo)致的目標(biāo)能量分散問題.仿真結(jié)果表明,所提方法在Keystone變換之前抑制了雜波,克服了各通道進行Keystone變換導(dǎo)致的復(fù)雜度大的問題;匹配補償函數(shù)的應(yīng)用提高了機動目標(biāo)的探測能力. 

【文章來源】：湖南城市學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020年05期

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

目標(biāo)檢測流程

?量大的問題﹒3仿真與分析本節(jié)利用仿真數(shù)據(jù)分析所提方法的目標(biāo)檢測性能，參數(shù)如下：載機平行基線方向飛行，飛行速度為200m/s；兩接收天線間距為0.5m；發(fā)射信號載頻為600MHz，帶寬為8MHz；相參積累時間為0.5s，采樣頻率為10MHz；將相參積累時間內(nèi)的數(shù)據(jù)進行均勻分段，分段后等效為1000個脈沖信號，每個脈沖的數(shù)據(jù)長度為5000；仿真場景設(shè)置150個雜波散射點，分布在1000~1014這15個距離單元；目標(biāo)的延時單元、徑向速度和徑向加速度分別為1000，200m/s和20m/s2；參數(shù)ta的取值范圍為[0,50]，搜索間隔為1﹒圖3給出了所提方法各步驟的仿真結(jié)果﹒從圖3a)可看出，匹配后接收通道存在目標(biāo)和雜波信號，且目標(biāo)信號淹沒于雜波中﹒經(jīng)過參考信號多普勒補償和DPCA處理后，雜波被較好地抑制，在距離-多普勒平面可以檢測目標(biāo)，其結(jié)果如圖3b)所示﹒圖3c)給出了經(jīng)過Keystone變換后的目標(biāo)檢測結(jié)果，Keystone變換可校正徑向速度引起的距離走動，信噪比比圖3b)提高約1.5dB﹒圖3d)為校正徑向加速度導(dǎo)致的目標(biāo)走動的檢測結(jié)果，從該結(jié)果可看出，所提方法可實現(xiàn)機動目標(biāo)的多普勒走動校正，檢測信噪比大大提高，驗證了所提方法的有效性﹒圖4給出了不同算法在距離維上的檢測結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)所提算法的目標(biāo)檢測性能優(yōu)于2種已有算法，其原因在于已有方法在Keystone變換的基礎(chǔ)上，通過匹配補償函數(shù)克服徑向加速度導(dǎo)致的能量分散問題，提高了積累增益﹒仿真結(jié)果表明所提方法可提高機載外輻射源雷達微弱機動目標(biāo)的探測能力﹒a)第一通道匹配結(jié)果b)雜波抑制結(jié)果c)Keystone變換結(jié)果d)匹配補償結(jié)果圖3所提方法各步驟檢測結(jié)果圖4不同方法檢測結(jié)果4結(jié)論所提機載外輻射源雷達微弱機動目標(biāo)檢測算法避免了傳統(tǒng)算法多次運用Keystone變換導(dǎo)致?

﹒圖3給出了所提方法各步驟的仿真結(jié)果﹒從圖3a)可看出，匹配后接收通道存在目標(biāo)和雜波信號，且目標(biāo)信號淹沒于雜波中﹒經(jīng)過參考信號多普勒補償和DPCA處理后，雜波被較好地抑制，在距離-多普勒平面可以檢測目標(biāo)，其結(jié)果如圖3b)所示﹒圖3c)給出了經(jīng)過Keystone變換后的目標(biāo)檢測結(jié)果，Keystone變換可校正徑向速度引起的距離走動，信噪比比圖3b)提高約1.5dB﹒圖3d)為校正徑向加速度導(dǎo)致的目標(biāo)走動的檢測結(jié)果，從該結(jié)果可看出，所提方法可實現(xiàn)機動目標(biāo)的多普勒走動校正，檢測信噪比大大提高，驗證了所提方法的有效性﹒圖4給出了不同算法在距離維上的檢測結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)所提算法的目標(biāo)檢測性能優(yōu)于2種已有算法，其原因在于已有方法在Keystone變換的基礎(chǔ)上，通過匹配補償函數(shù)克服徑向加速度導(dǎo)致的能量分散問題，提高了積累增益﹒仿真結(jié)果表明所提方法可提高機載外輻射源雷達微弱機動目標(biāo)的探測能力﹒a)第一通道匹配結(jié)果b)雜波抑制結(jié)果c)Keystone變換結(jié)果d)匹配補償結(jié)果圖3所提方法各步驟檢測結(jié)果圖4不同方法檢測結(jié)果4結(jié)論所提機載外輻射源雷達微弱機動目標(biāo)檢測算法避免了傳統(tǒng)算法多次運用Keystone變換導(dǎo)致的計算量大的問題，同時利用匹配補償函數(shù)克服了目標(biāo)徑向加速度對積累增益的影響﹒仿真結(jié)果表明，與已有方法相比，所提方法可獲得更優(yōu)的機動目標(biāo)探測性能，說明了所提方法的有效性﹒然而，本文主要研究了在機載外輻射源雷達體制下，存在單個機動目標(biāo)場景的檢測方法，對于如何在多機動目標(biāo)場景中有效實現(xiàn)目標(biāo)距離走動和多普勒走動校正，滿足實際探測場景的不同需求，將是下一步的研究重點﹒參考文獻：[1]BROWNJ,WOODBRIDGEK,STOVEA,etal.Airtargetdetectionusingairbornepassivebistaticradar[J].Electronics

【參考文獻】：
期刊論文
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[5]Keystone變換實現(xiàn)方法研究[J]. 王娟,趙永波.  火控雷達技術(shù). 2011(01)

博士論文
[1]外輻射源雷達信號處理與目標(biāo)跟蹤方法研究[D]. 武勇.西安電子科技大學(xué) 2016



本文編號：2955191